Autor: Stefan Westermayr
Predictive Maintenance
Predictive Maintenance: Mit vorausschauender Instandhaltung Ausfällen vorbeugen
Mit Predictive Maintenance kann die Anlagenverfügbarkeit maximieren, Maschinenlebensdauer verlängern und Wartungskosten minimieren. Erfahren Sie, wie die Strategie der vorausschauenden Instandhaltung funktioniert und welche Vorteile sie bietet.
Was ist Predictive Maintenance?
Predictive Maintenance ist eine Strategie im Bereich der Instandhaltung von Maschinen und Anlagen, die auf einer umfassenden Datenanalyse, maschinellem Lernen und Vorhersagemodellen basiert. So ermöglicht es die vorausschauende Instandhaltung durch die kontinuierliche Zustandsüberwachung von Maschinen (Condition Monitoring), den Zeitpunkt eines möglichen Ausfalls oder Verschleißes vorherzusagen, bevor er tatsächlich eintritt. Indem die Wartung dann zum optimalen Zeitpunkt erfolgt, werden ungeplante Stillstandzeiten minimiert.
Welches Kernziel verfolgt die vorausschauende Wartung?
Für viele Unternehmen stellen ungeplante Stillstandzeiten ein großes Risiko dar: Neben Verzögerungen bei Zeitplänen und Lieferungen können sich erhebliche Umsatzverluste ergeben.
Deshalb ist es das Hauptziel von Predictive Maintenance, die Instandhaltung möglichst präzise vorauszuplanen und proaktiv zu handeln, bevor ernste Probleme und Ausfälle entstehen. Und mit dem Wissen darüber, wann welche Geräte gewartet werden müssen, lassen sich auch Ressourcen wie Ersatzteile oder Personen besser planen.
Dabei liegt der Schlüssel zu einer erfolgreichen vorausschauenden Instandhaltung darin, die zugrundeliegenden Vorhersagemodelle kontinuierlich zu verbessern, um immer präzisere Vorhersagen zu ermöglichen.
Vorausschauende Vorteile auf einen Blick
Wenn Wartungsarbeiten rechtzeitig durchgeführt und ungeplante Stillstände vermieden werden, steigen Produktivität und Effizienz der Anlage.
Wer Wartungsarbeiten rechtzeitig durchführt und Ressourcen effizienter einsetzt, werden, kann teure Notfallreparaturen vermeiden und Instandhaltungskosten optimieren.
Die präzise und rechtzeitige Wartung schützt die eigenen Investitionen und verlängert die Lebensdauer von Anlagen und Maschinen.
Wartungsarbeiten müssen nur dann durchgeführt werden, wenn sie wirklich erforderlich sind, und nicht nach einem starren Zeitplan.
Indem unerwartete Ausfälle verhindert werden, trägt Predictive Maintenance auch zur Sicherheit von Mitarbeitenden und der Umwelt bei – insbesondere in Bereichen, in denen erhöhte Gefahren bestehen (ATEX & IECEx).
Wenn Service-Dienstleistende Predictive-Maintenance-Technologien nutzen, können sie die Qualität der eigenen Leistungen verbessern und damit die Kundenzufriedenheit erhöhen.
Preventive versus Predictive Maintenance: Unterschiede im Überblick
Predictive Maintenance nutzt Big Data und Vorhersagemodelle, um den idealen Wartungszeitpunkt vorherzusagen. Im Gegensatz dazu erfolgt die Preventive Maintenance (Vorbeugende Instandhaltung) nach einem starren Zeitplan, was zu unnötigen Wartungsarbeiten oder nicht erkannten Problemen führen kann.
Predictive Maintenance
- Es werden kontinuierlich Daten von Maschinen und Anlagen gesammelt, um den Zustand und die Leistung zu überwachen.
- Das Hauptziel besteht darin, den optimalen Zeitpunkt für Wartungsarbeiten vorherzusagen.
- Um ungeplante Ausfälle zu vermeiden, wird die Wartung nur dann durchgeführt, wenn sie tatsächlich erforderlich ist.
- Die Wartungspläne sind flexibel und auf Basis von Echtzeitdaten und Vorhersagen an den tatsächlichen Bedarf angepasst.
- Predictive Maintenance ist datengetrieben und reagiert auf tatsächliche Bedingungen und Anomalien in Echtzeit.
Preventive Maintenance
- Preventive Maintenance basiert auf einem starren Wartungszeitplan.
- Wartungsarbeiten werden unabhängig vom tatsächlichen Maschinenzustand in regelmäßigen Intervallen durchgeführt.
- Das Ziel besteht darin, vorbeugende Wartungsarbeiten durchzuführen, um potenzielle Probleme zu verhindern, bevor sie auftreten.
- Die Wartungspläne sind zeitbasiert und teilweise leistungsbasiert und nicht an aktuelle Maschinenzustände gebunden.
- Es findet keine automatische Erkennung von Schwachstellen und Anpassungen der Zyklen statt, da kein Machine Learning aus den gewonnenen Daten, wie bei Predictive Maintenance, eingesetzt wird.
Welche Basis die prädiktive Instandhaltung braucht
Um die prädiktive Instandhaltung zu etablieren, bedarf es einer soliden Grundlage, die Technologien wie das Condition Monitoring, Predictive Analytics, das Internet of Things (IoT) und Big Data miteinbezieht. Genauso müssen die Mitarbeitenden abgeholt werden, die die Technologie nutzen sollen.
Sensoren und Datenquellen: Für die kontinuierliche Zustandsüberwachung braucht man Sensoren, die Parameter wie Temperatur, Druck, Vibration, Stromverbrauch, Schmierstoffqualität u. v. m. erfassen.
Datenmanagement und Datenspeicherung: Die gesammelten Daten müssen effizient gespeichert, verwaltet und gesichert werden. Das erfordert die Implementierung von Datenbanken oder Big-Data-Infrastrukturen wie Data Lakes.
Konnektivität und IoT: Die Fähigkeit zur Datenübertragung aus den Sensoren an eine zentrale Plattform ist entscheidend, um die vorausschauende Wartung zu etablieren. Dabei spielen das Internet of Things (IoT) und Funktechnologien wie 5G spielen eine wichtige Rolle.
Datenanalyse-Tools und Algorithmen: Um Muster und Anomalien in den gesammelten Daten zu erkennen und daraus Vorhersagen abzuleiten, benötigt man fortschrittliche Datenanalyse-Tools, die Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) nutzen.
Historische Daten: Je mehr historische Daten zur Analyse bereitstehen, um Modelle zu trainieren und Muster für den Zustand und die Leistung der Anlagen zu erkennen, desto genauer können die Vorhersagen sein.
Integration in die IT: Um den Zugriff auf die benötigten Daten zu gewährleisten, sollte sich das Predictive-Maintenance-System nahtlos in bestehenden IT-Systeme integrieren (z. B. SAP).
Change Management: Die Akzeptanz der neuen Technologie und Schulungen für die damit Arbeitenden sind wichtig, um sicherzustellen, dass das Predictive Maintenance-System effektiv genutzt wird.
In welchen Branchen kommt Predictive Maintenance zum Einsatz?
Grundsätzlich lässt sich Predictive Maintenance in allen Bereichen einsetzen, in denen Maschinen und Anlagen instandgehalten werden müssen. Dabei gilt: Je gravierender die negativen Folgen von potenziellen Ausfällen sind, desto mehr kann die vorausschauende Instandhaltung ihren positiven Effekt entfalten. Dies macht somit an den identifizierten neuralgischen Anlagenpunkten am meisten Sinn.
So nehmen Industrien eine Vorreiterrolle ein, die über teure Maschinen verfügen, hohe Ausfallkosten haben und schwierige Instandhaltungsmaßnahmen durchführen müssen – wie etwa Energieversorger oder der Maschinen- und Anlagenbau.
Aber auch die Bereiche Fertigung, Luftfahrt, Transport und Logistik, Gesundheitswesen, Telekommunikation, Gebäudemanagement und weitere nutzen Predictive Maintenance, um die Effizienz zu steigern, ungeplante Ausfälle zu minimieren und die Verfügbarkeit von Maschinen und Anlagen zu maximieren.
Fit für permanente Maschinenverfügbarkeit?
Eine vorausschauende Wartungsstrategie, die auf der Analyse von Prozess- und Maschinendaten basiert, trägt also effektiv dazu bei, die Maschinenverfügbarkeit zu verbessern und unerwartete Ausfälle zu minimieren.
Damit wird Predictive Maintenance zu einem zentralen Baustein einer modernen Instandhaltungsstrategie, die von Daten und vernetzten Technologien vorangetrieben wird. Und auch, wenn die Anfangsinvestition noch hoch sein mag, können die wirtschaftlichen Vorteile langfristig überwiegen.
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